08-02-2026, 11:33 AM
@bbill
Le client a avoué quoi exactement ?
Il n'y a rien à avouer !
En statistique (test d'hypothèse), on oppose une hypothèse nulle H₀ à une hypothèse alternative H₁.
H0: Wiim = Classé
Le risque alpha (erreur de type I) est la probabilité de rejeter H₀ alors qu'elle est vraie — un « faux positif » (souvent fixé à 5 %).
Le risque bêta (erreur de type II) est la probabilité de ne pas rejeter H₀ alors qu'elle est fausse — un « faux négatif ».
La puissance du test vaut 1 − β : plus elle est élevée, mieux on détecte un effet réel.
Diminuer α augmente mécaniquement β (à taille d'échantillon constante) : c'est un compromis à arbitrer.
Ensuite tout le reste, je m'en tamponne ardemment le coquillard, je n'ai personne à convaincre. Par contre si on veut me faire avaler des couleuvres, là oui je mets le nez à la fenêtre, et j'ai la gâchette assez facile, j'en conviens.
Le client a avoué quoi exactement ?
Il n'y a rien à avouer !
En statistique (test d'hypothèse), on oppose une hypothèse nulle H₀ à une hypothèse alternative H₁.
H0: Wiim = Classé
Le risque alpha (erreur de type I) est la probabilité de rejeter H₀ alors qu'elle est vraie — un « faux positif » (souvent fixé à 5 %).
Le risque bêta (erreur de type II) est la probabilité de ne pas rejeter H₀ alors qu'elle est fausse — un « faux négatif ».
La puissance du test vaut 1 − β : plus elle est élevée, mieux on détecte un effet réel.
Diminuer α augmente mécaniquement β (à taille d'échantillon constante) : c'est un compromis à arbitrer.
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